低滲砂巖儲層敏感性預測技術與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、傳統(tǒng)儲層敏感性預測主要針對的是中高滲油氣藏。主要有兩種預測方法:第一種方法是多組判別分析方法預測儲層潛在敏感性。該方法的優(yōu)點是,不需要實現(xiàn)假定結構組成的敏感性和特征參數(shù)之間的關系,該方法基本上沒有人為因素的干擾,只要將樣品按敏感性損害程度進行分組,結果比較單一可靠;但缺點是由于分組會很詳細,預測結果只能是一個取值區(qū)間,做不到十分精確。第二種方法是使用多元回歸分析法來預測儲層的潛在敏感性。該方法優(yōu)點是能夠相對準確的得到敏感性損害程度的具體

2、數(shù)值,但缺點是由于事先假定了一組數(shù)學模型,隨著選擇模型的不同,預測結果會有很大的差別。針對儲層敏感性室內實驗評價方法和數(shù)值計算方法的缺點以及局限性,近年來國內外將儲層敏感性預測方法的實現(xiàn)轉移到人工神經網絡技術上。利用網絡自身的特點,借助輸入模式的優(yōu)選進行儲層潛在敏感性預測,但研究的對象主要還是常規(guī)中高滲儲層。
　　 本研究將人工神經網絡方法中BP神經網絡技術,應用于低滲儲層敏感性預測,建立低滲儲層敏感性預測模型,形成一套低滲儲層

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